Phytoplankton Community Composition in the Eastern Subarctic Pacific Derived from Hyperspectral Optics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We evaluate the utility of hyperspectral particulate absorption data to characterize phytoplankton community structure in the eastern Subarctic Pacific Ocean. Relative to existing algorithms based solely on Chlorophyll-a concentrations (Chla), improved taxonomic classification (validated with pigment-based data) was obtained by including Principal Components Analysis of hyperspectral absorption data. Multiple linear regression of hyperspectral absorption data yielded better taxonomic classification, particularly for estimates of haptophyte biomass. In addition, size-fractionated hyperspectral measurements were used to determine the dominant phytoplankton size of the phytoplankton community. Using high-frequency ship-board optical data, we examined the spatial patterns in phytoplankton taxonomic abundance in coastal and offshore waters around Vancouver Island, British Columbia. Results from this analysis were consistent with expectations based on previous low-resolution sampling, demonstrating expected seasonal succession of different phytoplankton groups, and significant variability in coastal phytoplankton taxonomy associated with dominant hydrographic features. In contrast, much less spatial and temporal variability was observed in offshore waters. Derived patterns in phytoplankton taxonomy were linked to observed patterns in surface water biogeochemical properties, notably the distribution of dimethyl sulfide (DMS) and dimethylsulfoniopropionate (DMSP) to Chla ratios. Our results highlight the potential for shipboard hyperspectral absorption data to describe phytoplankton community composition and ancillary biogeochemical variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».